Web刮擦是指使用自动工具和脚本从网站提取数据的过程。网络刮擦可用于各种目的，例如市场研究，竞争对手分析和数据分析。
pandas是Python中流行的数据分析库，它为使用结构化数据提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨如何使用熊猫进行网络刮擦以及如何使过程更轻松，更高效。
pandas read_html()函数
用于网络刮擦的熊猫的关键功能之一是read_html()函数。此功能使您可以从网页读取HTML表并将其转换为PANDAS数据范围。 read_html()函数将URL作为输入，并返回页面上所有HTML表的列表。
这是如何使用read_html()从网页刮擦表的示例：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Wikipedia page for total wealth data
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_total_wealth'
# read HTML tables from URL
tables = pd.read_html(url)
# extract the first table (which contains the wealth data)
wealth_table = tables[0]
在此示例中，我们首先导入PANDAS库，并指定要刮擦网页的URL。然后，我们将带有URL的read_html()函数称为输入，该功能返回页面上所有表的列表。我们通过将其索引[0]。
用熊猫的数据清洁和操纵
一旦将数据从网页刮下到熊猫数据框中，就可以使用熊猫的全部功能清洁，操纵和分析数据。
这是如何清洁和操纵数据框架中数据的示例：
wealth_table["Total wealth (USD bn)"] = wealth_table['Total wealth (USD bn)'].replace("—",pd.NA)
# remove unnecessary columns
wealth_table = wealth_table[['Country (or area)', 'Total wealth (USD bn)']]
# remove rows with missing values
wealth_table = wealth_table.dropna()
top10 = wealth_table.head(10)
# plot a bar chart of the top 10 countries by total wealth
plt.bar(top10['Country (or area)'], top10['Total wealth (USD bn)'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.ylabel('Total wealth (USD bn)')
plt.title('Top 10 Countries by Total Wealth')
plt.show()
请注意，read_html()功能可能不适用于所有网页，尤其是具有复杂或动态HTML结构的网页。
结论
用熊猫的网络刮擦可以是从网页中提取和分析数据的强大工具。 read_html()功能提供了一种刮擦HTML表的简便方法，Pandas提供了多种用于清洁，操纵和分析数据的工具。但是，重要的是要注意网络刮擦的法律和道德含义，因为某些网站可能会禁止或限制刮擦活动。
github链接：https://gist.github.com/ksn-developer/bb541c1aa2c13b423cdef188b2444661